傳統汽車制造企業智能化轉型路徑研究

中圖分類號：U463.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）06-0191-03

Research on Intelligent Transformation Path of Traditional AutomobileManufacturing Enter]

Cao Ning，Song Jianrong （Chongqing Vocational College of Applied Technology，Chongqing 4O1520，China）

【Abstract】The global automotive industry isexperiencing a technological iterationcentered onnew energy， networkconnectivity，andautonomousdriving，andthedeep integrationof digital twins，artificialintellgence，and industrial Internet of Thingshasreconstructed theproductionmodeandvalue chainsystem.Consumer demand for intelligent travel experienceisaccelerating，prompting productatributes toleap from traditional transportation to mobile intellgentterminals．Therefore，thispaperdiscussesthedynamiccapabilityframeworkfortraditional automobile manufacturing enterprisestobuildinteligent transformation，inthehopeof providing systematicsolutions forthe technological integration path and ecological synergy mode of key links in the industrial chain.

【Key words】 automobile manufacturing；automobile enterprises；intelligent transformatiol

汽車工業作為現代制造業的支柱產業，正站在機械與數字技術深度融合的臨界點。智能傳感器集群與邊緣計算系統的規模化應用，使得傳統線性制造流程逐步演變為具備自感知能力的網狀生產系統。工藝優化引擎的實時反饋機制壓縮了產品迭代周期，而車間數字孿生體的大規模部署則消解了物理與虛擬制造的邊界。因此，本文將系統剖析智能化轉型中的技術集成矛盾與組織適應機制，以期構建面向全要素生產率提升的轉型路線。

1傳統汽車制造企業智能化轉型的動因

1.1新型電子架構演化驅動

汽車電子系統正向集中化、服務化架構加速演進，這種變革源于傳統分布式架構的物理瓶頸與智能化需求間的根本性矛盾。當前主流域集中式架構將整車功能整合為動力、底盤、車身等五大腦域，通過高性能域控制器替代原本數十個MCU單元。關鍵突破在于建立硬件抽象層（HardwareAbstractionLayer，HAL）解除軟硬件綁定關系，使得應用層軟件可在不同計算平臺上無縫遷移。例如，當車企通過集成Hypervisor虛擬化技術，在單一控制器上并行運行安全儀表系統與娛樂系統的不同操作系統。這種架構創新要求重構原有的V型開發流程，軟件開發周期占比從 30% 提升至 70% ，倒逼企業建立包括AutoSARCP/AP雙平臺在內的全棧工具鏈。這種技術演化要求車企重構原有的供應鏈體系，從離散的硬件采購轉向計算平臺聯合開發，并需建立符合ASPICE標準的軟件開發流程]

1.2工業互聯網與AI技術融合

智能制造系統的技術底座正在從單機自動化升級為網絡化智能體，具體見表1。其中，5G-時間敏感網絡（Time-SensitiveNetworking，TSN）提供了確定性通信保障，將控制環路的抖動誤差控制在±5μs 以內，這為精準運動控制創造了條件。在沖壓成形工序中，基于深度強化學習的參數優化系統可建立板材形變與壓力參數的映射模型，使調試周期從7天縮短至 2h 。更為根本的突破在于工業大數據的應用范式轉變：通過構建工藝知識圖譜，將專家經驗轉化為可迭代的數字資產。在噴涂車間，多物理場仿真模型與視覺質檢系統形成閉環，實時調整噴涂軌跡與膜厚參數。這種集成化數字主線（DigitalThread）技術要求打通MES、PLM等異構系統，并使用OPCUA協議實現跨平臺數據語義統一。當前技術焦點集中于開發面向制造場景的輕量化AI模型，例如在總裝環節部署邊緣計算設備運行YOLOv5s算法，實現螺栓緊固品質的實時監測[2]。

2基于產品技術端的轉型實施路徑

2.1標準化驅動下的軟件定義汽車架構

汽車智能化加速ICT與汽車產業標準融合，倒逼技術架構革新。軟件定義汽車的實現需突破硬件附屬定位，建立標準兼容型分層架構：通過虛擬化技術將異構計算單元（CPU/GPU/NPU）抽象為統一算力池，依托AUTOSAR自適應平臺實現資源動態調度，確保算力分配的同時兼容IEEE802.3通信協議與IS021448預期功能安全要求。在混合標準體系下，硬件抽象層需滿足雙重約束（圖1）。車載以太網既遵循ASIL-D功能安全要求，又兼容3GPP通信協議，通過時間敏感型中間件實現座艙域與智駕域的ASIL-D級隔離，同時采用服務化接口（SOME/IP協議）構建標準化API調用框架。開發模式從瀑布式向敏捷化轉型，構建機械-電子-軟件三位一體驗證體系：基礎軟件層通過TEE安全架構進行ISO26262合規性驗證，應用層基于Kubernetes實現可配置的容器化熱升級，形成滿足UL4600自動駕駛安全標準的雙軌道OTA能力[3]。

2.2 制造系統重構技術路徑

制造系統重構的技術突破點在于構建全數字映射的柔性產線體系。基于OPCUA協議將數控機床、AGV物流車、視覺檢測儀等設備接入統一語義模型，通過數字線程技術實現工藝參數的端到端追溯。產線布局采用動態可重構技術，例如焊接工站通過智能夾具的電磁鎖扣機制實現不同車型底盤的快速切換，機械臂運動路徑基于激光即時定位與地圖構建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）建模實時更新路徑規劃算法。制造執行系統（MES）深度融合工業互聯網數據流，通過實時優化引擎在毫秒級調整生產節拍，在噴涂車間根據環境溫濕度自動匹配涂料粘度的壓力參數。關鍵創新點在于引入基于物理規律的數據模型，對傳統依賴經驗控制的工藝（如沖壓成型回彈補償）建立有限元仿真驅動的參數自修正模塊。系統需同步集成自診斷能力，利用振動傳感器頻譜分析預判設備機械疲勞周期，結合邊緣計算實現預測性維護決策生成4。

2.3數據閉環體系建設路徑

數據閉環體系的技術實現依賴“全域感知-高效傳輸-深度挖掘”的三層架構。感知層部署多源異構數據采集單元，車內以太網交換機需支持AVB/TSN協議保障傳感器數據的時間同步，點云與圖像數據通過MIPI-CSI接口直連域控制器降低傳輸時延。數據管道層采用分層壓縮技術，控制總線信號無損壓縮后直傳云端，毫米波雷達原始數據則通過霍夫曼編碼預處理。云端分布式存儲架構設計混合分區策略，結構化診斷日志存入時序數據庫，非結構化的高精地圖數據采用對象存儲方案。核心處理引擎建設面向場景的特征工程平臺，通過多模型融合技術提取駕駛行為特征，如加速度標準差、轉向頻率譜等維度數據輸入PID參數優化模型。閉環反饋機制的關鍵在于建立影子模式驗證環境，新算法版本同時運行于虛擬ECU和物理控制器，通過對比輸出差異動態調整模型置信度閾值。最終目標是通過數據流反向生成硬件配置參數，形成從數據采集到架構優化的自主演進能力，如圖2所示。

3傳統汽車制造企業智能化轉型的影響

3.1生產流程數字化重構驅動制造效率躍升

傳統汽車制造企業的智能化轉型，本質上是生產底層邏輯的技術性裂變，關鍵在于將物理制造單元與數字控制系統的深度融合，構建從單機設備到整廠聯動的全鏈路協同生產體系。通過高精度傳感器網絡與工業物聯網技術的全面滲透，生產線動態數據實現了毫秒級全域采集，工藝參數的實時自適應調節取代了傳統人工經驗干預，使生產節拍控制的誤差容忍區間壓縮。在加工設備層，模塊化可編程夾具與視覺定位系統的組合應用，突破了傳統專機設備的結構限制，多車型共線生產的切換時間從數小時縮短至分鐘級。更為顯著的是，基于數字孿生技術的虛擬調試平臺，將傳統依賴物理樣機的驗證過程遷移至數字空間，新產線啟動周期相比傳統模式減少，并避免了實體調試中的物料損耗與設備磨損。這種由數字主線串聯的閉環制造系統，不僅重塑了生產節奏的基準水平，更通過能效優化的動態算法，使單位產品的綜合能耗持續下降，形成了效率提升與成本控制的共生效應5。

3.2全生命周期技術集成催生產品服務變革

新一代車輛架構與制造技術的深度耦合，正在顛覆傳統汽車產品的價值維度。柔性化電子電氣架構的進化，使車輛從機械主導走向軟件定義，上千個ECU控制單元通過高速車載以太網構成分布式智能節點，在硬件標準化的基礎上實現了功能拓展的無限可能。這種技術特征使制造商能夠在物理產品成型后，通過OTA空中升級持續迭代自動駕駛、能量管理等功能模塊，將傳統的一次性交付轉變為全周期服務生態，如圖3所示。在生產端，三維打印與復合材料成型技術的突破，讓定制化車身結構件的高效生產成為可能，用戶個性化需求可直接轉化為數字模型驅動產線參數調整，打破了規模生產與個性定制的對立關系。

4結論

本文明確了傳統汽車制造企業智能化轉型的技術路徑及其對產業競爭格局的重構作用，并揭示了其本質在于通過數據貫通實現制造系統、產品形態與產業生態的協同進化。技術整合能力已成為企業差異化競爭的關鍵：在制造端，設備物聯與智能調控技術推動生產模式向“實時感知-動態優化”轉變；在產品端，架構升級與數據云端化使車輛從功能終端轉型為服務入口；在行業層面，標準化數據接口與跨領域技術協同加速全價值鏈的重組。因此，車企需突破傳統技術邊界，在自主軟件架構開發、工業知識模型沉淀、生態合作機制創新三方面制定系統性戰略，并強化研發流程中虛擬仿真與實體驗證的閉環驗證能力，最終推動汽車產業向可持續、高韌性技術經濟范式升級。

參考文獻

[1]曾曦.基于智能控制的汽車液壓懸架系統設計與實現[J].汽車維修技師，2025（8）：44-45.

[2]張新.基于智能網聯汽車激光雷達故障檢測與排查研究[J].汽車維修技師，2025（8）：11-12.

[3]徐志斌.汽車智能檢測中的多傳感器融合技術演進與趨勢分析[J].時代汽車，2025（7）：154-156.

[4]高源.新能源汽車中人工智能技術應用探究[J].內燃機與配件，2025（7）：101-103.

[5]王明陽.智能汽車自動駕駛：控制技術實踐與未來安全挑戰的思考[J].時代汽車，2025（5）：19-21.

（編輯楊凱麟）